干扰对齐相关知识

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1、1.干扰对齐（InterferenceAlignmentIA）是一种有效的干扰管理机制，通过预编码技术使干扰在接收端重叠在一起，以彻底消除干扰对期望信号的影响。与忽略干扰、解码/消除干扰以及正交接入（避免干扰）等现有处理干扰的方法不同，IA通过压缩干扰所占的信号维度，使系统获得最大自由度。由于可以彻底消除干扰，能够显著提高系统容量，IA技术受到了广泛的关注获得预编码矩阵的方法有两种：直接法和迭代法，直接法需要理想的全局CSI，而迭代法则需要在收发双方反复交替迭代。2.无线频谱资源缺乏的新武器---干扰对齐当多个用户进行无线通信时，相互之间会存在

2、干扰，而干扰会影响信号接收质量，减小接收机的信道容量。现有的处理干扰的技术，如频分复用(FDMA),时分复用(TDMA),和码分复用(CDMA)主要是通过信号的正交化来消除干扰信号对期望信号的影响。其实，当多用户共享频谱资源时，这种处理方法只能做到将频谱资源在K个用户之间进行分配。例如，当相互影响的用户数为K时，每个用户所能获得的频谱资源为单个用户时的1/K。因此，当用户数量很大时，每个用户所能获得的频谱资源仍然非常有限。干扰对齐技术的提出就是为了解决这一问题，它将信号空间划分为期望信号空间和干扰信号空间两个部分，通过预编码技术使干扰在接收端重

3、叠，从而压缩干扰所占的信号容量，消除干扰对期望信号的影响，达到提高信道容量的目的。目前加州大学欧文分校的Jafar助理教授已经从理论上证明，通过干扰对齐，在K个用户的无线通信信道中，每个用户最多能获得相当于只有一个用户时，总频谱资源的1/2,K个用户能够获得的频谱资源为只有一个用户时的k/2倍。得克萨斯大学奥斯汀分校的Health教授对干扰对齐进行了实验验证，实验结果表明，干扰对齐能够极大提高系统的频谱利用率。当然，干扰对齐技术还处于研究阶段，还有很多问题没有解决。首先是干扰对齐所要求的全局信道状态信息在实际中很难达到；其次随着用户数量的增加，

4、干扰对齐的约束条件会急剧增加而导致难以实现，这也是当前干扰对齐领域研究的热点。3.信道边信息信道边信息是一个很广泛的概念，它包括信道的瞬时状态信息，也包括信道的一些统计参数。严格意义上来说，我们讲的信道状态信息（CSI)只是信道边信息的一个子部分。2楼说得很好。他举了一个瑞利衰落的例子，接受机把这个瑞利衰落的因子（sigma)反馈到发射端，那么这个因子就是信道的边信息。我再举个例子，rice衰落中有个参数k(直射路径能量与非视距能量之比），如果接收机把这个因子反馈到发射端，那么这个参数也叫做信道的边信息。我们通常说的信道状态信息也属于信道边信息

5、。一个狭义，一个广义。&g74.信道状态信息信道状态信息（CSI）是一种笼统的概念，它包括信道矩阵。只要是反应Channel的都叫信道状态信息。信道矩阵只是MIMO系统中的一种信道状态信息。其他的比如Channelprofile，多径时延，多普勒频偏，MIMO信道的秩，波束形成向量，等等，都属于信道状态信息。当前的信道矩阵H只能算是一种信道状态信息，但是是最常用的。5.预编码①预编码技术就是在已知信道状态信息的情况下，通过在发送端对发送的信号做一个预先的处理，以方便接收机进行信号检测。②预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面

6、一个或多个信号预测下一个信号进行，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行编码。如果预测比较准确，误差就会很小。在同等精度要求的条件下，就可以用比较少的比特进行编码，达到压缩数据的目的。预测编码中典型的压缩方法有脉冲编码调制（PCM，PulseCodeModulation）、差分脉冲编码调制（DPCM，DifferentialPulseCodeModulation）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM，AdaptiveDifferentialPulseCodeModulation）等，它们较适合于声音、图像数据的压缩，因为这些数据由采样得到，相

7、邻样值之间的差相差不会很大，可以用较少位来表示。③首先，如楼上说的，预编码用于闭环系统中，以下行为例，要实现下行预编码，需要上行相关的反馈信息。至于定义，现在给的都很模糊，主要就是发送端利用反馈得到的信息，对信道矩阵做一定的处理，使收端得到更高的信噪比。如下式：r＝HWx+nr为接收信号，H为信道，n为噪声，这里的矩阵W就是对信道H进行预编码处理。而W的获取，是通过信号接收端反馈的信息去得到的。④预编码：预编码分两种，一种线性的，一种是非线性的。线性的可以有迫零预编码，迫零预编码又与发射波束成型紧密联系，非线性的是脏编码，脏编码能够实现下行链路

8、的最大容量，但是比较复杂很难用于实践。6.波束成形①Beam-Forming，一般翻译为波束成形，源于自适应天线的一个概念。简单的说，用于接收端的信号